دراسة جدولة مثلى للمايكروغريدات بناءً على خوارزمية السردين المحسّنة متعددة الاستراتيجيات

لماذا تهم شبكات الطاقة الصغيرة الأذكى

في أنحاء العالم، تضيف المدن والحرمات أنظمة طاقة محلية صغيرة مبنية من ألواح شمسية وتوربينات هواء وبطاريات ومولدات صغيرة. هذه «المايكروغريدات» يمكن أن تحافظ على إضاءة المباني أثناء انقطاع التيار وتستفيد بشكل أفضل من الطاقة النظيفة. لكن اختيار متى يُستخدم ضوء الشمس أو الرياح أو البطارية أو المولد الذي يعمل بالوقود هو لغز معقد يتغير كل ساعة. تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لتخطيط تلك الخيارات بحيث تقلل المايكروغريدات كل من التكاليف والتلوث في آن واحد.

كيف تعمل أنظمة الطاقة المحلية

المايكروغريد تشبه نسخة صغيرة وذكية من شبكة الطاقة الأكبر. يمكنها الاتصال بالشبكة الرئيسية عندما يكون ذلك مفيدًا، أو العمل بشكل مستقل إذا حدث عطل خارجي. داخل المايكروغريد تتشارك عدة أجهزة العبء: تجلب الألواح الشمسية وتوربينات الرياح طاقة نظيفة لكنها متقلبة، وتخزن البطاريات الكهرباء الفائضة لاستخدام لاحق، وتوفر وحدات الوقود مثل مولدات الديزل والتوربينات الغازية طاقة احتياطية واستجابة سريعة. الهدف الرئيسي هو موازنة كل هذا العرض المتغير مع الطلب المحلي دون هدر للطاقة أو المال.

تحدي اتخاذ القرارات اليومية

تشغيل المايكروغريد جيدًا يعني اتخاذ العديد من القرارات المترابطة: متى يتم شحن أو تفريغ البطاريات، كم من الطاقة يجب شراؤها من الشبكة الرئيسية أو بيعها لها، ومدى تشغيل الآلات العاملة بالوقود. يجب أن تلتزم هذه القرارات بعدة قيود، مثل حدود القدرة القصوى، مستويات البطارية الآمنة، وسرعة تزايد أو تناقص ناتج الأجهزة. فوق ذلك، هناك مفاضلة بين فواتير أقل وهواء أنظف. قد تكون مولدات الوقود وطاقة الشبكة رخيصة لكنها ملوِّثة، بينما الطاقة الشمسية والرياح نظيفة لكنها غير مؤكدة. غالبًا ما تتعثر طرق التخطيط البسيطة في نمط «جيد بما فيه الكفاية» لا يحقق أفضل حل وقد يفوّت خيارات أرخص وأنظف مخفية في هذا المشهد المعقد.

طريقة بحث جديدة مستوحاة من أسراب الأسماك

لمعالجة ذلك، يبني المؤلفون نموذجًا رياضيًا مفصلاً للمايكروغريد يشمل توربينات الرياح والألواح الشمسية وتوربينًا غازيًا مصغرًا ومولد ديزل وبطارية. ثم يصممون طريقة بحث جديدة لاستكشاف العديد من جداول التشغيل الممكنة. تمزج الطريقة فكرتين مستوحيتين من الطبيعة: خوارزمية «السردين» الحديثة المبنية على طريقة حركة وانقسام أسراب الأسماك، وطريقة «سرب الجسيمات» المعروفة التي توجه جسيمات افتراضية نحو حلول أفضل. يستخدم النهج المحسّن عدة حيل: يبدأ بمجموعة أكثر تنوعًا من الحلول التجريبية، ويضبط شِدّة الاستكشاف مع تقدم التعلم، ويضيف «قفزات» عشوائية تساعده على الهروب من المآزق المحلية. تتيح بنية ذات طبقتين لمجموعة أن تستكشف على نطاق واسع بينما تقوم أخرى بضبط الخيارات الواعدة بدقة، مع مشاركة أفضل النتائج بينهما.

اختبار الطريقة على مسائل معيارية

قبل استخدام الطريقة في مشاكل مايكروغريد الحقيقية، يختبر الفريق خوارزميتهم على اثنتي عشرة دالة رياضية معيارية مستخدمة على نطاق واسع لتقييم خوارزميات البحث. تشمل حالات الاختبار تلالًا ناعمة، وأحزمة حادة، ومناظر بها العديد من الوديان الصغيرة. في مواجهات مباشرة مع سبع طرق أخرى، بما في ذلك خوارزمية السردين الأصلية، وتحسين سرب الجسيمات، والخوارزميات الجينية، وعدة هجائن، تجد طريقة السردين المحسّنة حلولًا أفضل بسرعة وموثوقية أكبر. تظهر قدرة قوية على الاستكشاف الواسع في البداية ثم التركيز الدقيق قرب أفضل إجابة، دون أن تُحتجز في مواقع ضعيفة.

ما يحدث داخل مايكروغريد نموذجي

بعد ذلك، يطبق المؤلفون طريقتهم على مايكروغريد نموذجي يعمل خلال يوم نموذجي مع تغيّر الشمس والرياح والطلب. يشمل النموذج تكاليف الوقود والتشغيل والتلوث لكل جهاز، بالإضافة إلى أسعار الشراء من الشبكة أو البيع لها. يستخدم الجدول المحسّن البطاريات كعازل ذكي، فيشحن عندما تكون الطاقة رخيصة ونظيفة ويُفَرِّغ عندما تكون الأسعار والتلوث مرتفعين خلاف ذلك. تُستخدم الشمس والرياح قدر الإمكان، بينما يعمل التوربين الغازي ومولد الديزل فقط عندما تفوق فوائدهما الاقتصادية والبيئية مجتمعة استيراد الطاقة من الشبكة. مقارنة بطرق التخطيط الأقدم، تنتج النهج الجديد منحنيات ناتج أكثر سلاسة وتوازنًا أفضل بين التوليد المحلي والتخزين وطاقة الشبكة.

لماذا يهم هذا النهج الجديد

في نفس الظروف ومع نفس المعدات، تقلل الطريقة المبنية على السردين المحسّن التكلفة اليومية الإجمالية لتشغيل المايكروغريد النموذجي بحوالي الربع مقارنة بخوارزمية السردين الأصلية، بينما تُخفض أيضًا التلوث. تصل إلى حلول جيدة أسرع وبمخاطرة أقل للوقوع في حل ضعيف. بالرغم من أن العمل لا يزال قائمًا على نماذج حاسوبية ويتجاهل بعض التفاصيل الواقعية، فإنه يشير إلى أن طرق البحث المصممة بعناية يمكن أن تجعل المايكروغريدات المستقبلية أرخص وأنظف في التشغيل. ومع اعتماد المزيد من المجتمعات لأنظمة الطاقة المحلية، قد تلعب أدوات الجدولة الذكية هذه دورًا رئيسيًا في بناء إمداد طاقة أكثر موثوقية واستدامة.

الاستشهاد: Wei, L., Zhong, H. Optimal scheduling study of microgrids based on multistrategy improved sardine algorithm. Sci Rep 16, 15782 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46654-z

الكلمات المفتاحية: مايكروغريد, الطاقة المتجددة, تخزين الطاقة, خوارزمية تحسين, التوزيع الاقتصادي